Lukas Einhaus, M.Sc. arbeitet seit April 2020 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Fachgebiet eingebettete Systeme der Informatik der Universität Duisburg-Essen.Nach der Bachelorarbeit über Programmierabstraktionen für nebenläufigen eingebettete Systeme, erhielt er seinen Masterabschluss mit dem Schwerpunkt auf verteilten, verlässlichen Systemen an der Universität Duisburg-Essen. In der Masterarbeit beschäftigte er sich mit quantisierten Neuronalen Netzen.

Im Fokus meiner Forschung liegenTechniken, die es erlauben neuronale Netzezu designen, welche sich besonders effizient in Hardware, vor allem auf FPGAs, implementieren lassen. Besonderes Interesse widme ich dabei aktuell sogenannte quantisierten neuronalen Netzen. Diese unterscheiden sich von konventionellen Netzen, indem sowohl für die Repräsentation ihres Informationsflusses, als auch für die durchgeführten Berechnungen nur eine geringe Bittiefe (meist 1-3 Bit) genutzt wird.

Anschrift
Bismarckstr. 90 (BC)
47057 Duisburg
Raum
BC 104

Funktionen

  • Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Eingebettete Systeme der Informatik

Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.

    Artikel in Zeitschriften

  • Cichiwskyj, Christopher; Schmeißer, Stephan; Qian, Chao; Einhaus, Lukas; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    Elastic AI : System support for adaptive machine learning in pervasive computing systems
    In: CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction Jg. 3 (2021) Nr. 3, S. 300 - 328
    ISSN: 2524-5228; 2524-521X
  • Beiträge in Sammelwerken und Tagungsbänden

  • Einhaus, Lukas; Qian, Chao; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    In-Situ Artificial Intelligence for Self-∗ Devices : The Elastic AI Ecosystem (Tutorial)
    In: 2nd IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion, ACSOS-C 2021: Proceedings / 2nd IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion, ACSOS-C 2021, Virtual, Washington, 27 September - 1 October 2021 2021, S. 320 - 321
    ISBN: 978-1-6654-4393-7; 978-1-6654-4394-4
  • Einhaus, Lukas; Qian, Chao; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    Towards Precomputed 1D-Convolutional Layers for Embedded FPGAs
    In: Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases: Proceedings, Part I / International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021 / Kamp, Michael; Koprinska, Irena; Bibal, Adrien; Bouadi, Tassadit; Frénay, Benoît; Galárraga, Luis; Oramas, José.; Adilova, Linara; Krishnamurthy, Yamuna; Kang, Bo; Largeron, Christine; Lijffijt, Jefrey; Viard, Tiphaine; Welke, Pascal; Ruocco, Massimiliano; Aune, Erlend; Gallicchio, Claudio; Schiele, Gregor; Pernkopf, Franz; Blott, Michaela; Fröning, Holger; Schindler, Günther; Guidotti, Riccardo; Monreale, Anna; Rinzivillo, Salvatore; Biecek, Przemyslaw; Ntoutsi, Eirini; Pechenizkiy, Mykola; Rosenhahn, Bodo; Buckley, Christopher; Cialfi, Daniela; Lanillos, Pablo; Ramstead, Maxwell; Verbelen, Tim; Ferreira, Pedro M.; Andresini, Giuseppina; Malerba, Donato; Medeiros, Ibéria; Fournier-Viger, Philippe; Nawaz, M. Saqib; Ventura, Sebastian; Sun, Meng; Zhou, Min; Bitetta, Valerio; Bordino, Ilaria; Ferretti, Andrea; Gullo, Francesco; Ponti, Giovanni; Severini, Lorenzo; Ribeiro, Rita; Gama, João; Gavaldà, Ricard; Cooper, Lee; Ghazaleh, Naghmeh; Richiardi, Jonas; Roqueiro, Damian; Saldana Miranda, Diego; Sechidis, Konstantinos; Graça, Guilherme (Hrsg.) 2021, S. 327 - 338
    ISBN: 978-3-030-93736-2; 978-3-030-93735-5; 978-3-030-93737-9